Inteligencia artificial y lucha contra el fraude

Variables de referencia cruzada para encontrar comportamientos del consumidor que van más allá de los estándares de un cliente determinado. Este es el principal elemento de la Inteligencia Artificial (IA) en la lucha contra el fraude financiero, un aspecto de aplicación de esta tecnología que cada vez gana más terreno entre las empresas públicas y privadas.

Imaginemos una persona que vive en Brasil y que realiza el 60% de sus compras online a través de Smartphone, después de las 20.00 horas, y que suele tener un recibo medio de mil reales, la mayoría de las veces dividido en 4 pagos. Este es un perfil de consumo. Y aquí aparece este mismo cliente en el sistema de compras, en algún otro país de Sudamérica, haciendo una transacción vía Smartphone a media tarde, pero pagando instantáneamente por un producto que valía seis veces más que el promedio estándar de este cliente.

Es posible que la venta no se lleve a cabo porque está bloqueada tanto por el operador de la tarjeta de crédito como por la tienda donde estás adquiriendo el producto. La Inteligencia Artificial se posiciona así como una herramienta auxiliar en la lucha contra el fraude financiero, aunando esfuerzos para proteger tanto al titular de la tarjeta de crédito como al comerciante.

Los bancos dependen en gran medida de la inteligencia artificial, especialmente para monitorear comportamientos anómalos, como el mencionado anteriormente. A través del sistema de la institución es posible conocer la IP del cliente, los dispositivos con los que se conecta, los horarios más comunes en los que suele realizar pagos y transacciones en sus cuentas de ahorro, así como las funciones de sus aplicaciones que más utiliza.

Si hay un cambio muy brusco en este estado, se activa una alarma y el cliente comienza a ser monitoreado más intensamente, ya que el sistema está programado para detener cualquier acción que pueda dañarlo.

El fraude a todos los niveles se puede descubrir gracias a la Inteligencia Artificial

Además del fraude financiero, la IA también ayuda en la lucha contra el fraude empresarial. Es lo que ocurre, por ejemplo, con el Ministerio de Transparencia, que utiliza esta tecnología para identificar a empleados públicos y proveedores corruptos.

En el caso de los servidores, los investigadores ofrecen a las máquinas datos de empleados que ya han sido expulsados ​​por corrupción, junto con información de otros colaboradores que aún están en activo para que, en función de su estándar de comportamiento, intenten identificar a los malos.

La inteligencia artificial identificó el 90% de los servidores anteriores y mediante ajustes es posible aumentar esta tasa, monitoreando constantemente patrones de comportamiento para anticiparse a posibles casos de fraude. La máquina crea una fórmula con diferentes pestañas para cada característica que aumentan o disminuyen la probabilidad de que una persona sea expulsada de la administración pública y que calcula individualmente el riesgo de corrupción.

En el caso de los proveedores, la programación sigue la misma premisa: ofrece a la máquina datos históricos de empresas sancionadas y contratos cancelados por organismos públicos por algún motivo y crea una regla de desviación de conducta para aumentar la vigilancia sobre quienes participan en contratos con el gobierno. En las pruebas la tasa de éxito fue del 85%.

En un país donde una quinta parte de toda la electricidad producida es robada cuando llega a las redes de distribución al cliente, como en Brasil, la Inteligencia Artificial se utiliza como solución para detectar oscilaciones muy bruscas en los relojes energéticos. Los famosos “gatos” (diablitos) en la red eléctrica se pueden encontrar en función del historial de consumo en determinados barrios y residencias.

Constantemente se desarrollan software que crean información sobre patrones de comportamiento, destacando actitudes a partir de datos estadísticos, que son recopilados, almacenados y clasificados. Los programadores definen qué es un procedimiento ideal e instruyen a las máquinas para que encuentren lo que elude ese modelo. Con pequeños ajustes en los sistemas y inversiones cada vez mayores en tecnologías centradas en la inteligencia artificial, la eficiencia en la lucha contra todo tipo de fraude tiende a aumentar.